數(shù)據(jù)分析的一般流程可以劃分為哪七個階段？數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程，像是可劃為為7步，具體一點追加：1．決定目標(biāo)：數(shù)據(jù)價值鏈的最先必須先有數(shù)據(jù)，然后內(nèi)部部門巳經(jīng)改變數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊的目標(biāo)。這些目標(biāo)常見不需要進(jìn)行大

數(shù)據(jù)分析的一般流程可以劃分為哪七個階段？

數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程，像是可劃為為7步，具體一點追加：

1．決定目標(biāo)：數(shù)據(jù)價值鏈的最先必須先有數(shù)據(jù)，然后內(nèi)部部門巳經(jīng)改變數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊的目標(biāo)。這些目標(biāo)常見不需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)收集和分析。只不過我們一直在研究數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，我們需要一個可衡量的清楚業(yè)務(wù)正朝著目標(biāo)繼續(xù)前進(jìn)。關(guān)鍵指標(biāo)或性能指標(biāo)要提早發(fā)現(xiàn)。

2．確認(rèn)業(yè)務(wù)標(biāo)桿：業(yè)務(wù)應(yīng)該做出改變來改善關(guān)鍵指標(biāo)從而提升到它們的目標(biāo)。如果沒有什么可以不改變，就不可能有進(jìn)步,，論多少數(shù)據(jù)被積攢和分析。確定目標(biāo)、指標(biāo)在項目早期為項目提供了方向，盡量避免浪費生命的數(shù)據(jù)分析。.例如，目標(biāo)是提高客戶留存率，其中一個指標(biāo)可以為客戶更新他們的訂閱率，業(yè)務(wù)也可以通過更新頁面的設(shè)計，時間和內(nèi)容來設(shè)置里告誡郵件和做不光促銷活動。

3．?dāng)?shù)據(jù)收集：撒一張數(shù)據(jù)的大網(wǎng)，更多數(shù)據(jù)，特別是數(shù)據(jù)從相同渠道可以找到更好的相關(guān)性，建立起更好的模型，找不到大量可行的見解。大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)意味著個人記錄而不是無用處的，在每個記錄可供結(jié)論才可以不提供給唯一的價值。公司密切可以檢測他們的網(wǎng)站來跟蹤監(jiān)視用戶點擊和鼠標(biāo)聯(lián)通，射頻識別（RFID）技術(shù)來跟蹤監(jiān)視他們行動的等等。

4．?dāng)?shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)分析的第一步是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)科學(xué)家一次性處理真確的拼寫錯誤，如何處理不完全數(shù)據(jù)和清除毫無建設(shè)性的信息。在數(shù)據(jù)價值鏈中這是最關(guān)鍵是的步驟，況且最好的數(shù)據(jù)值結(jié)論要是有垃圾數(shù)據(jù)這將會出現(xiàn)出現(xiàn)了錯誤結(jié)果和誤導(dǎo)。何止一個公司驚詫地發(fā)現(xiàn)到，很小一部分客戶就住斯克內(nèi)克塔迪(美國城市)，紐約，和小鎮(zhèn)的人口不了70000人等等。但他，斯克內(nèi)克塔迪郵政編碼12345，所以才不成比例地會出現(xiàn)在完全每一個客戶檔案數(shù)據(jù)庫導(dǎo)致消費者來講并不想虛無飄渺添寫他們的萬分感謝表單。結(jié)論這些數(shù)據(jù)將會造成錯誤的結(jié)論，就算數(shù)據(jù)分析師采取什么措施措施驗證最終達(dá)到換取的是干凈的數(shù)據(jù)。。這大多數(shù)意味著機(jī)械自動化的過程，但這的確意味著什么人類沒能參與其中。

5．?dāng)?shù)據(jù)建模：數(shù)據(jù)科學(xué)家構(gòu)建模型，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)成果和提出來建議并可以確定關(guān)與業(yè)務(wù)價值的變化這是其中的第一步。這應(yīng)該是數(shù)據(jù)科學(xué)家曾經(jīng)的重要業(yè)務(wù)的獨特專長，是從數(shù)據(jù)，建立起模型，預(yù)測國家業(yè)務(wù)成果。數(shù)據(jù)科學(xué)家要有一個極為強(qiáng)大的統(tǒng)計和機(jī)器學(xué)習(xí)的背景來構(gòu)建科學(xué)精確計算的模型和盡量避免完全沒有意義的相關(guān)性陷阱和模型依賴于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，他們的未來預(yù)測是無用之功的。但統(tǒng)計數(shù)據(jù)背景是夠不夠的，數(shù)據(jù)科學(xué)家必須好些了解業(yè)務(wù)，他們將能夠不識別數(shù)學(xué)模型的結(jié)果是否需要想要流通價值。

6．?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊：數(shù)據(jù)科學(xué)家是出了名的沒法臨時雇傭，這是一個不錯的主意來統(tǒng)合一個數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊那些有一個有高級學(xué)位統(tǒng)計了解數(shù)據(jù)建模和預(yù)測，而團(tuán)隊的其他人，鑒定合格的基礎(chǔ)設(shè)施工程師，軟件開發(fā)人員和ETL專家，組建必要的數(shù)據(jù)收集基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)管道和數(shù)據(jù)產(chǎn)品，使數(shù)據(jù)按照報告和儀表盤來不顯示結(jié)果和業(yè)務(wù)模型。這些團(tuán)隊正常情況可以使用大規(guī)模數(shù)據(jù)分析平臺Hadoop自動化數(shù)據(jù)收集和分析和運行整個過程來以及一個產(chǎn)品。

7.優(yōu)化和再重復(fù)一遍：數(shù)據(jù)價值鏈?zhǔn)且粋€可再重復(fù)一遍的過程，在不改進(jìn)價值鏈的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)本身。實現(xiàn)模型的結(jié)果，企業(yè)將是從數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊直接測量的結(jié)果來驅(qū)動業(yè)務(wù)。在結(jié)果的基礎(chǔ)上，企業(yè)也可以判斷進(jìn)一步襲擊數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊想提高其數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)定期清理和數(shù)據(jù)模型。如果沒有企業(yè)是對重復(fù)這個過程越快，就越早能走入正確的方向，進(jìn)而我得到數(shù)據(jù)價值。理想情況下，一次迭代后，模型將生成準(zhǔn)的預(yù)測，業(yè)務(wù)將達(dá)到預(yù)定義的目標(biāo)，數(shù)據(jù)價值鏈的結(jié)果將應(yīng)用于監(jiān)測和報告，人人都搬來解決的辦法下一個商業(yè)挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)處理5個基本流程？

整個處理流程也可以簡潔的語言為五步，三個是采集、預(yù)處理和獨立顯卡、統(tǒng)計和分析、開掘，這些數(shù)據(jù)可視化與應(yīng)用環(huán)節(jié)。

哪采

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來可以接收內(nèi)心的微笑客戶端的數(shù)據(jù)，而且用戶是可以是從這些數(shù)據(jù)庫來參與簡單的可以查詢和處理工作。Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常主要是用于數(shù)據(jù)的采集。

預(yù)處理/板載顯卡

大數(shù)據(jù)的預(yù)處理環(huán)節(jié)主要注意包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸約與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等內(nèi)容，這個可以大嚇能提高大數(shù)據(jù)的總體質(zhì)量，是大數(shù)據(jù)過程質(zhì)量的體現(xiàn)。數(shù)據(jù)清理技術(shù)除開對數(shù)據(jù)的不符檢測、噪聲數(shù)據(jù)的識別、數(shù)據(jù)過濾與抵消等方面，利于增強(qiáng)增加大數(shù)據(jù)的一致性、準(zhǔn)確性、真實性和可用性等方面的質(zhì)量

統(tǒng)計/講

統(tǒng)計與分析主要注意用來分布式數(shù)據(jù)庫，或則分布式計算集群來對存儲于內(nèi)中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行其它的分析和分類匯總等，以行最簡形矩陣大多數(shù)最常見的分析需求，做統(tǒng)計與講這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析不屬于的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有頗大的占用。

瘋狂挖掘

與前面統(tǒng)計和分析過程相同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么先行設(shè)置好的主題，要注意是在超過數(shù)據(jù)上面參與基于條件各種算法的計算，進(jìn)而能起預(yù)測（Predict）的效果，最終達(dá)到實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。都很有名算法有用于聚類的K-Means、主要是用于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

數(shù)據(jù)可視化與應(yīng)用環(huán)節(jié)

數(shù)據(jù)可視化是指將大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測結(jié)果以計算機(jī)圖形或圖像的比較直觀會顯示給用戶的過程，并可與用戶進(jìn)行可交互處理。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)能夠提高才發(fā)現(xiàn)大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中飽含的規(guī)律性信息，以允許管理決策。數(shù)據(jù)可視化環(huán)節(jié)可大大提高大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的很直觀性，便于掌握用戶理解與建議使用，故數(shù)據(jù)可視化是影響大大數(shù)據(jù)可用性和易于理解性質(zhì)量的關(guān)鍵因素。